## SISTEM IDENTIFIKASI CITRA KAYU BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL COOCURRENCE MATRIX (GLCM) DENGAN KLASIFIKASI JARAK EUCLIDEAN
Saifudin 1 , Abdul Fadlil 2
1 Program Studi Teknik Informatika, 2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarya Email: ipoed.devils@gmail.com, fadlil@uad.ac.id
Abstrak --  Kayu  jati  (Tectona  Grandis  L.F.)  dan  mahoni  (Swietenia Mahagoni)  merupakan  2  jenis kayu  yang  biasa  digunakan  untuk  bahan  perabot  rumah  tangga.  Perabot  yang  berbahan  kayu  jati dikenal  sebagai  produk  kwalitas  kelas  1  sedangkan  perabot  dengan  bahan  kayu  mahoni  dianggap sebagai  produk  kwalitas  kelas  ke  2.  Namun  secara  manual  sulit  untuk  membedakan  antara  kedua jenis  kayu  ini.  Oleh  karenanya  penting  dibangunnya  suatu  sistem  otomatis  yang  mampu  mengenali perbedaan  dari  kedua  jenis  kayu  ini.  Pada  dasarnya  citra  kayu  dapat  dianalisis  cirinya  untuk mendapatkan  pola-pola  yang  menunjukkan  jenis  kayu.  Ekstraksi  ciri  dari  citra  kayu  dapat  dianalisi berdasarkan  tekstur  atau  warnanya.Tulisan  ini  menjelaskan  sistem  identifikasi  jenis  kayu  yang  telah dikembangkan  untuk  membedakan  antara  jenis  kayu  jati  atau  mahoni.  Sistem  ini  meliputi  proses akusisi data citra, pemrosesan citra, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Ekstraksi ciri menggunakan tekstur Gray  Level  Co-ocurrence  Matrix  (GLCM)  sedangkan  pengklasikasi  menggunakan  metode  jarak Euclidean. Hasil eksperimen-eksperimen dengan pengubahan ukuran citra asli menjadi 30x30, 20x20 dan  10x10  berturut-turut  menghasilkan  akurasi  82,5  %,  65,7  %  dan  77, 5%. Hasil  ini  menunjukkan bahwa akurasi tertinggi yang diperoleh layak untuk diimplementasikan ke dalam industri . Kata kunci: identifikasi kayu, Gray Level Coocurence Matrix , Euclidean
Abstract -- Teak wood (Tectona Grandis LF) and mahogany wood (Swietenia Mahagoni) are 2 types of wood as material used for furniture. The furniture made from teak wood is known as quality product number 1 and furniture with mahogany wood is considered as class quality product number 2. It's very difficult  to  distinguish  between  these  two  types  of  wood  manually,  therefore  essential  to  develop  an automated  system  that  able  to  recognize  the  difference  between  these  two  types  of  wood.  Basically wood image can be analyzed characteristics to obtain patterns that indicate the type of wood. Image feature extraction of wood can be analyzed by the texture or color. This paper describes the system of identification  of  the  type  of  wood  that  have  been  developed  to  distinguish  between  types  of  teak  or mahogany. The system includes the image data acquisition, image processing, feature extraction and classification.  The  system  includes  the  image  data  acquisition,  image  processing,  feature  extraction and classification. Feature extraction using texture Gray Level Co-ocurrence Matrix (GLCM) while for classifier using Euclidean distance. Results of experiments with changing the size of the original image into  30x30,  20x20  and  10x10  respectively  produce  an  accuracy  of  82.5%,  65.7%  and  77.5%.  These results indicate that the highest accuracy is obtained feasible to be implemented into the industry.
Keywords: wood identification, writing, format, title

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  saat  ini  terus  berkembang terutama  komputerisasi  untuk  proses-proses otomatisasi.  Hal  ini  mendorong  dibangunnya sistem  yang  dapat  mengidentifikasi  jenis  kayu yaitu  jati (Tectona  Grandis  L.F.) dan  mahoni ( Swietenia M ahagoni ) menggunakan  komputer, sehingga  dapat  membantu  manusia  dalam membedakan kayu jati dan mahoni. Kayu jati dan mahoni merupakan  2  jenis  kayu  yang  biasa digunakan untuk bahan perabot rumah tangga.
Dalam  melakukan  klasifikasi  jenis  kayu (jati  dan  mahoni)  tentunya  mudah  bagi  manusia yang  mengerti  akan  karakteristik  tumbuhan  kayu tersebut. Manusia dapat mengetahui dan membedakan  jenis  kayu  secara  jelas  melalui panca  indera,  baik  penglihatan,  penciuman, perabaan  dan  sebagainya.  Namun  hal  ini  tidak mudah  bagi  mesin  /  komputer  biasa,  sehingga perlu dikembangkan sistem pengenalan pola dan teknik  klasifikasi  untuk  mengidentifikasi  jenis kayu tersebut.
Pada  penelitian  sebelumnya  Heru  Wahyu Nugroho  (2011)  telah  membuat    sistem  untuk proses  identifikasi  citra  kacang,  Devi  Puspitasari (2013)  telah  membuat  Sistem  Identifikasi  Citra Jenis Kunyit
(curcuma domestica val.)
Menggunakan  Metode  Klasifikasi Minkowski Distance  Family, dan  Marzuki  Khalid, et.  al, (2008)  telah  mengembangkan  sistem  cerdas untuk  pengenalan  jenis-jenis  kayu  serta  Suresh, A.  and    Shunmuganathan,  K.L.  (2012),  meneliti tentang  klasifikasi  tekstur  yang  didasarkan  pada Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) .

## 2. DASAR TEORI Pengolahan Citra
Citra  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu fungsi  intensitas  cahaya  dua  dimensi  f (x,y) dimana  x  dan  y  menyatakan  suatu  koordinat spatial,  nilai  f  pada  f (x,y) .  Citra  diperoleh  dari suatu  pengambilan  atau  pengolahan  data  pada objek  dengan  menggunakan  alat  perekam,  data yang  didapatkan  melalui  kegiatan  interpretasi citra  secara  manual  dengan  alat  bantu  kamera digital.
Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya  dengan  menggunakan  komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik.
Citra  berwarna  ( true  color) pada  dasarnya terdiri  dari  unsur  warna  merah,  hijau  dan  biru ( red,  green, dan blue, atau  sering  disingkat RGB).  Ketiga  komponen  warna  ini  menentukan warna suatu objek.
Ilustrasi  nilai  intensitas  RGB  dari  setiap piksel  penyusun  citra  akan  digambarkan  dengan matrik berikut (Putra,D. 2009 ):
= (1)
= (2)
= (3)
Citra  abu-abu  dihasilkan  dari  perhitungan rata-rata RGB disetiap  piksel  seperti  persamaan (1)  untuk red ,  persamaan  (2)  untuk green dan persamaan (3) untuk blue .
Matriks
diatas digunakan
untuk menghitung nilai citra grayscale dengan rumus:
W = (4)

## Ekstraksi Ciri
Proses  ekstraksi  ciri  ini  berkaitan  dengan kuantisasi karakteristik citra ke dalam sekelompok  nilai  ciri  yang  sesuai.  Salah  satu teknik  untuk  memperoleh  ciri  statistik  adalah dengan menghitung probabilitas hubungan ketetanggaan  antara  dua  piksel  pada  jarak  dan orientasi  sudut  tertentu.  Pendekatan  ini  bekerja dengan  membentuk  sebuah  matriks  kookurensi dari  data  citra,  dilanjutkan  dengan  menentukan ciri sebagai fungsi dari matriks antara tersebut.
Matrik  Kookurensi  Aras  Keabuan (Gray  Level Co-Occurrence Matrix)
Kookurensi berarti kejadian bersama, yaitu jumlah kejadian satu level nilai piksel bertetangga dengan satu level nilai piksel lain dalam jarak ( d ) da n orientasi sudut (θ) tertentu. Jarak dinyatakan dalam  piksel  dan  orientasi  dinyatakan  dalam derajat.  Orientasi  dibentuk  dalam  empat  arah sudut  dengan  interval  sudut  45°,  yaitu  0°,  45°, 90°,  dan  135°.  Sedangkan  jarak  antar  piksel biasanya  ditetapkan  sebesar  1  piksel.  Keempat arah  tersebut  dapat  direpresentasikan  pada Gambar 1.
Gambar 1.  Empat Arah Derajat Keabuan
Matriks  kookurensi  merupakan  matriks bujursangkar  dengan  jumlah  elemen  sebanyak kuadrat  jumlah  level  intensitas  piksel  pada  citra. Setiap  titik  ( p,q )  pada  matriks  kookurensi berorientasi  θ  berisi  peluang  kejadian  piksel bernilai p bertetangga  dengan  piksel  bernilai q pada jarak d serta orientasi θ dan (180−θ).
Setelah  memperoleh  matriks  kookurensi tersebut,  Selanjutnya  dapat  menghitung  ciri statistik  orde  dua  yang  merepresentasikan  citra yang  diamati.  Haralick  et  al.  mengusulkan berbagai jenis ciri tekstural yang dapat diekstraksi dari matriks kookurensi., yaitu Angular Second Moment, Contrast, Correlation, Variance, Inverse Difference Moment, dan Entropy (Haralick, K. Shanmugam, and I. Dinstein, 1973).
(5) (6) (7) (8) (9) (10)
Dalam  persamaan  diatas,  notasi p(i,j) melambangkan  probabilitas,  yang  bernilai  mulai dari  nol  hingga  satu,  yaitu    nilai  elemen  dalam matriks kookurensi. Sedangkan i dan j , melambangkan pasangan intensitas yang berdekatan,  yang  dalam  matriks  kookurensi masing-masing  menjadi  nomor  baris  dan  nomor kolom.

## Klasifikasi
Pada  tahap  pengklasifikasian  jenis  kayu solid  yaitu  kayu  jati  dan  mahoni  ini  akan digunakan  metode  jarak  yaitu  metode Euclidean sebagai metode klasifikasi.
= (11) dimana: P i = Pola citra uji Q i = Pola citra standart

## 3. METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data
Metode  wawancara,  penulis  melakukan wawancara  langsung  dengan  salah  satu  industri furniture  yang  berada  di  daerah  Kulon  Progo yaitu “Salim  Furniture”  dan  bertemu  langsung dengan pemilik dari industri furniture tersebut.
Metode  observasi,  penulis  melakukan observasi  langsung  ke  industri  furniture  tersebut untuk kemudian mengambil Data yang dibutuhkan. Setelah data diperoleh data kemudian  di  sortir  untuk  memilih  citra  yang terbaik yang akan digunakan untuk citra standart dan citra uji.

## Perancangan Sistem
Gambar  2  adalah  blok  diagram  sistem identifikasi
kayu yang dikembangkan berdasarkan  tekstur  menggunakan Gray  Level Co-occurrence Matrixs (GLCM), dengan menggunakan pengklasifikasi jarak Eucledian .
Gambar 2. Diagram Blok Identifikasi Kayu

## Pengujian Sistem
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  proses memasukkan citra yang akan digunakan sebagai citra acuan/citra standart dan citra yang diuji/citra testing.
Mengubah  citra  menjadi  matriks  citra  aras keabuan
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah sistem dapat menjalakan proses mengubah  citra  uji  menjadi  aras  keabuan  dan menjadi  matriks  intensitas  warna  berdasarkan  8 tingkatan warna.

## Tahap ekstraksi ciri berdasarkan tekstur
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah sistem dapat berjalan dengan baik dalam mengenali  citra  uji  dari  citra  acuan/citra standart dan  apakah  sistem  dapat  menjalankan  ekstraksi ciri  dengan  menggunakan gray  level  co- occurrence  matriks dengan  4  arah  keabuan  dan menggunakan 6 ciri statistik.
Membentuk data acuan sebagai citra standart Sebelum  proses  klasifikasi  dapat  dilakukan, terlebih  dahulu  harus  dibentuk  data  acuan/citra standart .  Citra standart dibentuk  dari  data-data ciri  tekstur  kayu  jati  dan  mahoni  yang  sudah terlebih dahulu disimpan dan dirata-rata.

## Klasifikasi
Pengujian  klasifikasi  identifikasi  citra  kayu solid  dilakukan  dengan  menggunakan  metode klasifikasi  jarak  euclidean.  Pengujian  dikatakan baik jika dapat diketahui bahwa suatu pola image /  data  baru  dapat  dikatakan  mirip  dengan  salah satu  pola image  standart melalui  metode  jarak Euclidean didasarkan pada nilai jarak mínimum .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Akusisi Data
Proses  Akuisisi  data  citra  kayu  solid dilakukan  dengan  menggunakan  alat  bantu kamera  digital  dan  didapat  gambar/citra  kayu berukuran  3648x2736.  Tabel  1  menunjukkan data citra  kayu  yang  digunakan  dalam  penelitian ini.

## Tabel 1. Data Citra Kayu
Kayu Solid Jumlah citra Citra standart Citra Pengujian Format Citra Mahoni 30 10 20 *.jpg Jati 30 10 20 *.jpg
Hasil Pengujian Sistem
a. Pemrosesan awal/pre-proccesing Pada tahap pemrosesan awal memasukkan citra sebagai input ke dalam proses identifikasi  citra  kayu  solid  dilakukan  dengan mengambil  citra  baru  yang  telah  tersimpan  di dalam  komputer.  Proses cropping dilakukan dengan  cara  manual  menggunakan  mouse dengan  memilih  area  pada  citra  masukan  kayu solid.  Selanjutnya  proses  konversi  Citra  RGB  ke Gray  Scale. Pada  tahap  konversi  citra  RGB  ke grayscale hasil dari cropping citra asli RGB akan dikonversi  kedalam  bentuk  citra  keabuan/ grayscale . Hasil dari cropping citra kayu solid dan konversi  RGB  diubah  menjadi  citra  keabuan grayscale ditunjukkan pada Gambar 3, berikut:
Kayu Jati
Kayu mahoni
Gambar 3. Citra Cropping dan Konversi RGB Ke Grayscale
b. Mengubah Ukuran
Citra  yang  telah  dilakukan cropping selanjutnya  citra  akan  diubah  ke  bentuk  matrik yang  menginformasikan  warna  pixel  dari  data citra  dari  256  akan  dijadikan  8  tingkatan  warna dengan  ukuran  matrik  10x10,  20x20,  30x30. Matrik  tersebut  menginformasikan  intensitas warna  yang  ada  pada  citra  yang  dimasukkan. Berikut  adalah  tampilan  nilai  konversi  citra  RGB ke grayscale yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4 berikut ini:
Gambar 4. Tampilan nilai konversi citra RGB ke grayscale
c. Ekstraksi Ciri Proses  ini  berkaitan  dengan  kuantisasi karakteristik  citra  ke  dalam  sekelompok  nilai  ciri yang  sesuai.  Ciri  tekstur  kayu  solid  diekstrasi dalam  bentuk  matrik  kookurensi  aras  keabuan (Gray level coocurrence matrix) dengan menekan tombol  “Ekstraksi”.  Matrik  kookurensi  diperoleh dari 4 arah derajat keabuan  yaitu 0°,45°,90° dan 135°  dari  empat  arah  tersebut  dihitung  ciri statistik  yang  mempresentasikan  citra  yang diamati.  Jenis  ciri  tekstural  yang  diekstraksi dalam  matriks  kookurensi  disini  ada  6  ciri  yaitu: Angular  Second  Moment,  Contrast,  Correlation, Variance,  Inverse  Difference  Moment  dan Entropy .
d. Penyimpanan Data Acuan Citra Standart
Penyimpanan data standart ini merupakan tahap  yang  penting  dikarenakan  data  pola standart  adalah  pola  yang  mewakili  dari  setiap kelompok kayu solid yang diujikan. Pola standart sendiri  adalah  pola  yang  akan  dijadiakan  acuan ataupun  referensi  dalam  identifikasi  kayu  solid ini.  Didalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan 10  citra standart untuk  jati  dan  10  citra standart untuk mahoni jadi keseluruhan citra standart ada 20 citra.
e. Klasifikasi
Proses klasifikasi dilakukan setelah proses
input  citra,  pemrossan  awal  dan  ektraksi  selesai maka  proses  identifikasi  citra  kayu  solid  dapat dilakukan. Proses klasifikasi menggunakan metode  jarak  Euclidean.  Gambar  5  berikut adalah tampilan ilustrasi penentuan klasifikasi.
Gambar  5. Ilustrasi Penentuan Klasifikasi
Nilai jarak euclidean D (px,pj) = 2.4594 D(px,pm) = 2.4584
Dimana: px = pola citra uji, pj = pola citra standar Jati pm = pola citra standar Mahoni
karena  hasil  jarak  minimumnya  adalah  ke  pola standart mahoni maka diambil keputusan klasifikasi  jenis  kayu  yang  dimaksud  adalah mahoni.
f. Pengujian Sistem Identifikasi
Tampilan Graphic  User  Interface (GUI) sistem identifkasi kayu solid seperti tampak pada Gambar 6 berikut;
Gambar 6. GUI Sistem Identifikasi Kayu Solid
Gambar  6  adalah  tampilan  utama  dari sistem  identifikasi  kayu  solid  yang  terdiri  dari menu  buka  file  digunakan  untuk  memasukkan citra  uji,  pre-proccesing  untuk  pemrosesan  awal, ekstraksi  untuk  menampilkan  hasil  ekstraksi  ciri dan  menu  klasifikasi  untuk  mngetahui  hasil klasifikasi  yang  diperoleh  dan  yang  terakhir adalah tombol keluar.
Hasil  pengujian  sistem  yang  ditunjukkan tingkat  akurasi  berdasarkan  variasi  perubahan ukuran  citra  asli  menjadi  berurukan  10x10, 20x20, 30x30 terangkum dalam Tabel 2.
Secara  umum  dari  hasil  pengujian  yang telah  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  sistem identifikasi  citra  kayu  solid    dengan  ekstraksi  ciri gray  level  co-occurrence  matrix dan  kalsifikasi dengan euclidean menunjukkan  akurasi  yang paling  tinggi  didapat  pada  citra  ukuran  30x30 yaitu  82,5%    dan  akurasi  terendah  didapat  dari citra  ukuran  20x20  dengan  65,0%  dan  ukuran 10x10 de

## Tabel 2. Hasil Eksperimen Identifikasi Citra Kayu
Matriks Citra Ukuran 10x10 Citra masukan Dikenali Jati Dikenali Mahoni Jati 15 5 Mahoni 4 16 Akurasi 77,5 % Matriks Citra Ukuran 20x20 Citra masukan Dikenali Jati Dikenali Mahoni Jati 14 6 Mahoni 8 12 Akurasi 65,0 % Matriks Citra Ukuran 30x30 Citra masukan Dikenali Jati Dikenali Mahoni Jati 16 4 Mahoni 3 17 Akurasi 82,5 %
Secara  umum  dari  hasil  pengujian  yang telah  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  sistem identifikasi  citra  kayu  solid    dengan  ekstraksi  ciri gray  level  co-occurrence  matrix dan  kalsifikasi dengan euclidean menunjukkan  akurasi  yang paling  tinggi  didapat  pada  citra  ukuran  30x30 yaitu  82,5%    dan  akurasi  terendah  didapat  dari citra  ukuran  20x20  dengan  65,0%  dan  ukuran 10x10 dengan akurasi 77,5%.

## 4. KESIMPULAN
Sistem otomis untuk mengidentifikasi kayu jati dan mahoni telah berhasil dibuat.Berdasarkan analisis  hasil  pengujian  sistem  telah  diperoleh unjuk  kerja  yang  optimal  yaitu  82,5  %.Hasil  ini
menunjukkan bahwa sistem  yang telah dibuat ini telah mampu mengidentifikasi jenis kayu jati dan mahoni  dengan  baik  sehingga  potensial  untuk diimplementasikan  ke  dalam  industri.  Pada penelitian  selanjutnya  sistem  ini  masih  dapat dikembangkan yaitu dengan mencari metode lain pada ekstraksi ciri dan atau metode pengklasifikasi  agar  menghasilkan  unjuk  dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi lagi.

## REFERENSI
Haralick,  K.  Shanmugam,  and  I.  Dinstein. Textural  Features  For  Image  Classification. IEEE Trans. On Systems, Man, and
Cybernetics . 1973; (3): 610-621 Marzuki  Khalid, et.  al, Design  of  an  intelligent wood species recognition system,
International  Journal  of  Simulation,  Systems, Science  and  Technology  (IJSSST) .  2008;  9 (3): 9-19.
Puspitasari,  D. Sistem  Identifikasi  Citra  Jenis Kunyit (curcuma domestica val.) Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Minkowski Distance Family . Skripsi. Yogyakarta:
Program Studi Teknik Informatika UAD. 2013. Putra,  D.. Pengolahan  Citra  Digital .  Yogyakarta: Andi. 2009.
Suresh,  A.  and  Shunmuganathan,  K.L.,  An Efficient  Texture  Classification  System  Based On Gray Level Co-Occurrence Matrix,
International  Journal  of  Computer  Science and  Information  Technology  &  Security (IJCSITS) , 2010; 2 (4): 793-798. Wahyu, N.H. Identifikasi Citra Kacang
Menggunakan  Metode  Jarak  Manhattan  dan Euclidean . Skripsi. Yogyakarta: Program Studi Matematika UAD. 2011